Inferact获1.5亿！AI推理提速数十倍，跨境成本狂降。

当前全球科技领域，特别是人工智能（AI）技术的发展，已经从最初的模型构建与训练，逐步迈向了如何高效、经济地将这些大型AI模型实际部署到各类应用场景中，这一过程被称为“推理”（Inference）。随着AI技术日益融入各行各业，如何优化推理环节，使其运行更快、成本更低，成为了衡量AI应用普惠性和商业价值的关键。正是在这样的背景下，一系列旨在提升AI推理效率的创新工具和技术应运而生，并迅速获得了市场的广泛关注和资本的青睐。

近期，一个在开源社区广受欢迎的项目vLLM的创始团队，正式宣布将其成果商业化，成立了名为Inferact的初创公司。这家公司凭借其在AI推理优化方面的核心技术，成功完成了金额高达1.5亿美元的种子轮融资，公司估值达到8亿美元。据了解，本轮融资由美国知名风投机构Andreessen Horowitz和Lightspeed Venture Partners共同领投，这也印证了外媒在今年早些时候关于vLLM已获得资本关注的报道。Inferact的快速崛起，与今年早些时候SGLang项目商业化为RadixArk的情况颇为类似。据近期外媒披露，RadixArk也获得了资本青睐，估值达到4亿美元。这些案例共同揭示了当前AI领域的一个重要趋势：投资热点正从单纯的模型训练，转向了如何让AI工具在实际应用中更高效、更经济地运行。

AI推理：模型落地的关键挑战

理解vLLM和SGLang这类工具的重要性，需要首先了解AI推理的挑战。当一个大型AI模型（例如一个大型语言模型LLM）被训练完成后，它需要被部署到服务器或终端设备上，以便接收用户的查询、指令，并生成相应的响应。这个从输入到输出的过程就是“推理”。

然而，大型AI模型通常拥有数十亿甚至数万亿的参数，这意味着它们在运行时需要巨大的计算资源和内存。传统的推理方法往往效率不高，可能导致以下问题：

高延迟： 模型处理请求的时间过长，影响用户体验，特别是在实时交互场景中。
高成本： 需要昂贵的图形处理器（GPU）和其他硬件资源，以及大量的电力消耗。
低吞吐量： 在单位时间内能够处理的请求数量有限，难以支撑大规模并发用户。

这些挑战限制了AI模型在实际应用中的普及和规模化。例如，在一个跨境电商平台，如果AI客服回复用户问题需要等待数秒，或者AI翻译工具处理商品描述需要很长时间，都会极大地影响用户体验和运营效率。

vLLM与SGLang：优化AI推理的核心技术

vLLM和SGLang正是为了解决上述AI推理痛点而设计的。它们通过一系列创新技术，显著提升了大型语言模型的推理速度和效率。虽然具体的实现细节复杂，但可以从几个关键方面理解其核心价值：

内存优化与高效调度： 大型语言模型在推理过程中需要加载大量的模型参数和中间激活状态到内存中。vLLM等工具通过创新的内存管理技术，例如“PagedAttention”机制，能够更高效地分配和管理GPU内存，减少内存碎片化，并允许多个请求共享模型权重，从而在有限的硬件资源下支持更大的批处理量和更多的并发请求。这就像在一个繁忙的港口，通过优化货物的堆放和装卸流程，使单位时间内能够处理更多的集装箱。
动态批处理与请求合并： 在实际应用中，用户请求的长度和复杂性各不相同。传统的推理系统可能需要为每个请求独立运行模型，或者采用固定大小的批处理，效率不高。vLLM和SGLang能够实现动态的批处理，将不同长度的请求智能地组合在一起进行推理，并优化请求的调度顺序，最大限度地利用GPU的计算能力，降低了平均推理延迟。
计算图优化： 它们还可能包括对模型计算图的优化，例如融合多个小的操作（kernels）以减少GPU的空闲时间，或者采用更高效的算法来执行矩阵乘法等核心计算任务。

通过这些技术，vLLM和SGLang能够让AI模型在相同的硬件条件下，运行速度提升数倍甚至数十倍，同时显著降低运营成本。这对于任何希望部署大规模AI应用的组织来说，都是极具吸引力的。

市场动态与投资趋势：AI基础设施的春天

Inferact和RadixArk的巨额融资并非孤例，而是当前全球AI投资领域的一个显著趋势。随着越来越多的企业开始将AI模型集成到其产品和服务中，对于高效、可靠的AI基础设施的需求也在急剧增长。投资者们认识到，虽然开发出强大的AI模型本身很重要，但如果没有能够经济高效地运行这些模型的技术，它们的实际应用价值将大打折扣。

因此，除了像Inferact这样专注于推理优化的公司，还有其他围绕AI生命周期提供服务的初创企业也备受关注，例如提供数据标注、模型部署、模型监控等服务的公司。这些公司共同构成了AI时代的基础设施层，为上层应用的发展提供坚实支撑。

像美国亚马逊的云服务（AWS）和知名购物应用等现有vLLM用户，正是看中了其在提升AI服务效率和降低运营成本方面的巨大潜力。这表明，即便是在技术实力雄厚的行业巨头内部，对于外部创新型AI基础设施工具的需求依然旺盛。

对中国跨境行业的启示与展望

对于中国的跨境从业者而言，Inferact这类AI推理优化工具的兴起，无疑提供了诸多值得关注的机遇和启示：

提升跨境电商运营效率： 在跨境电商领域，AI已被广泛应用于智能客服、多语言翻译、商品推荐、营销文案生成、供应链优化等方面。如果AI推理效率更高、成本更低，意味着跨境电商平台可以部署更复杂的AI模型，实现更精细化的用户画像分析、更实时的市场动态响应、更个性化的海外用户体验，同时大幅降低运行成本。例如，通过AI实时分析全球不同市场的需求变化，动态调整商品定价策略；利用AI快速生成符合当地文化习惯的营销内容，提高转化率。
赋能全球化服务能力： 对于提供全球服务的中国企业，如游戏出海、SaaS服务出海、金融科技出海等，高效的AI推理能力能够支撑更强大的全球化服务。例如，实时多语种客服机器人可以覆盖更多语种市场，为海外用户提供无缝沟通体验；AI驱动的内容审核系统可以更快地处理全球范围内的用户生成内容，确保合规性。
降低AI技术门槛： 随着AI推理成本的下降，更多的中小型跨境企业也有机会利用先进的AI技术。过去，部署大型AI模型可能需要高昂的硬件投入和专业团队。但像vLLM这样的高效工具，能让企业在现有资源下，更经济地实现AI赋能，从而在激烈的国际市场竞争中获得优势。
推动AI与行业深度融合： 推理效率的提升将促使AI技术与跨境物流、支付、供应链管理等环节更深度地融合。例如，利用AI实时预测国际物流路径拥堵情况，优化配送方案；AI自动处理跨境支付中的风险识别和反欺诈，提高交易安全性。
关注国内AI生态发展： 在中国，同样有大量优秀的团队致力于AI推理优化和基础设施建设。Inferact等国际公司的成功案例，也为国内同行提供了宝贵的参考和学习经验。中国的跨境从业者不仅可以借鉴这些外部工具，也应积极关注国内AI生态的发展，探索与国内优秀AI技术提供商的合作，共同推动中国跨境产业的智能化升级。